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神經網絡學習筆記(2):過擬合
時間 2021-01-01
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模型複雜度圖表: 判斷是否出現欠擬合過擬合 避免過擬合: 過擬合的函數提供了更小的誤差,對誤差函數進行調整: 懲罰weights 使用L1正則化時,我們希望得到稀疏向量,他表示較小權重趨向0 L2正則化得出較小齊權的向量
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